package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.constant.SystemConstants;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.entity.dto.RedisData;
import com.hmdp.entity.result.Result;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneOffset;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import static com.hmdp.constant.RedisConstants.*;

/**
 * 商户Service实现类
 */
@Service
@Slf4j
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    /**
     * 缓存重建线程池
     */
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    /**
     * 根据id查询商铺信息
     * @param id 商铺id
     * @return 商铺详情数据
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 用空值法解决缓存穿透
        //return queryWithPassThrough(id);
        Shop shop = cacheClient.handleCachePenetrationByBlankValue(CACHE_SHOP_KEY_PREFIX, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);

        // 用互斥锁解决缓存击穿、同时解决缓存穿透
        //return queryWithMutex(id);

        // 用逻辑过期解决缓存击穿
        //return queryWithLogicalExpire(id);
        /*Shop shop = cacheClient.handleCacheBreakdownByLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY_PREFIX, id, Shop.class, LOCK_SHOP_KEY_PREFIX, this::getById, CACHE_SHOP_LOGICAL_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        return Result.ok(shop);*/
    }

    /**
     * 使用逻辑过期解决缓存击穿
     * 对于热点业务，提前预热缓存数据，设置永不自动过期，默认缓存一定被命中，不用考虑缓存穿透问题
     * @param id 商铺id
     * @return 商铺详情数据
     */
    private Result queryWithLogicalExpire(Long id) {
        // 从缓存中获取热点数据
        String cacheKey = CACHE_SHOP_KEY_PREFIX + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        // 判断缓存是否命中（由于是热点数据，提前进行缓存预热，默认缓存一定会命中）
        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            // 缓存未命中，说明查到的不是热点key，直接返回空
            return Result.fail("店铺不存在（非热点数据）");
        }
        // 缓存命中，先把json反序列化为逻辑过期对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        // RedisData<Shop>使用了泛型处理：JSONUtil.toBean(shopJson, new TypeReference<RedisData<Shop>>() {}, false);
        // 将Object对象转成JSONObject再反序列化为目标对象
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        // 判断是否逻辑过期
        if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 未过期，直接返回正确数据
            return Result.ok(shop);
        }
        // 已过期，先尝试获取互斥锁，再判断是否需要缓存重建
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY_PREFIX + id;
        // 判断是否获取锁成功
        if (tryLock(lockKey)) {
            // 在线程1重建缓存期间，线程2进行过期判断，假设此时key是过期状态，线程1重建完成并释放锁，线程2立刻获取锁，并启动异步线程执行重建，那此时的重建就与线程1的重建重复了
            // 因此需要在线程2获取锁成功后，在这里再次检测redis中缓存是否过期（DoubleCheck），如果未过期则无需重建缓存，防止数据过期之后，刚释放锁就有线程拿到锁的情况，重复访问数据库进行重建
            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
            // 缓存命中，先把json反序列化为逻辑过期对象
            redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
            // 将Object对象转成JSONObject再反序列化为目标对象
            shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
            // 判断是否逻辑过期
            if (redisData.getExpireTime().isAfter(LocalDateTime.now())) {
                // 命中且未过期，直接返回新数据
                return Result.ok(shop);
            }
            // 获取锁成功，开启一个独立子线程去重建缓存
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    // 缓存重建并设置逻辑过期时间
                    saveShop2Cache(id, CACHE_SHOP_LOGICAL_TTL);
                } finally {
                    // 释放锁
                    unLock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 获取锁失败，直接返回过期的旧数据
        return Result.ok(shop);
    }

    /**
     * 根据商铺id查询店铺数据，并将数据封装逻辑过期时间，保存到缓存中（缓存预热、重建缓存使用）
     * - 逻辑过期时间根据具体业务而定，逻辑过期过长，会造成缓存数据的堆积，浪费内存；过短造成频繁缓存重建，降低性能。
     * - 所以设置逻辑过期时间时，需要实际测试和评估不同参数下的性能和资源消耗情况，可以通过观察系统的表现，在业务需求和性能要求之间找到一个平衡点
     * @param id 商铺id
     * @param expireSeconds 有效期（单位：秒）
     */
    public void saveShop2Cache(Long id, Long expireSeconds) {
        // 查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        try {
            // 模拟缓存重建延迟1000毫秒
            Thread.sleep(1000L);
            log.debug(Thread.currentThread().getName() + "：" + LocalDateTime.now(ZoneOffset.of("+8")).format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss:SSS")));
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        // 封装逻辑过期数据（热点数据）
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);    // 设置缓存数据
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));    // 设置逻辑过期时间=当前时间+有效期TTL
        // 将逻辑过期数据写入Redis，不设置TTL过期时间，key永久有效，真正的过期时间为逻辑过期时间
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY_PREFIX + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    /**
     * 根据店铺类型分组查询店铺信息，支持查询附近商户，按距离升序排序
     * @param typeId 店铺类型
     * @param current 当前页码
     * @param x 用户经度
     * @param y 用户纬度
     * @return 店铺数据
     */
    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询，根据类型分页查询
            Page<Shop> page = query().eq("type_id", typeId).page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }
        // 计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        // 根据坐标查询redis，按照距离排序、分页查询。结果：shopId，maxDistance
        String geoKey = SHOP_GEO_KEY_PREFIX + typeId;
        // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE WITHHASH
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
                geoKey,
                GeoReference.fromCoordinate(x, y),  // 查询以给定的经纬度为中心的圆形区域
                new Distance(10000),    // 查询10km范围内的店铺，单位默认为米
                RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)   // 分页查询0~end条
        );
        // 解析出id
        if (results == null) {
            // 未查到结果，返回错误
            return Result.fail("没有查到店铺");
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        // from跳过前面元素不足from个，跳过后集合为空，说明查完了没有下一页了，返回空集合
        if (list.size() <= from) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 截取from ~ end的部分，方法一：list.subList(from, end); 方法二：stream流的skip方法，跳过from前面的元素，从from开始，截取end-from个元素
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 获取店铺id（Member）
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 根据id查询店铺数据
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        // 遍历店铺数据，设置距离
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        return Result.ok(shops);
    }

    /**
     * 根据id查询商铺信息（用互斥锁解决缓存击穿、同时解决缓存穿透）
     * @param id 商铺id
     * @return 查询结果
     */
    private Result queryWithMutex(Long id) {
        // 从redis中查询店铺数据
        String cacheKey = CACHE_SHOP_KEY_PREFIX + id;
        Shop shopFromCache = getShopFromCache(cacheKey);
        // 判断缓存是否命中
        if (shopFromCache != null) {
            // 命中，直接返回
            return Result.ok(shopFromCache);
        }
        // 实现重建缓存
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY_PREFIX + id;
        Shop shop = null;
        try {
            // 尝试获取锁，判断是否获取锁成功
            if (!tryLock(lockKey)) {
                // 获取失败，则休眠一小段时间再重试
                Thread.sleep(50L);
                return queryWithMutex(id);
            }
            // 获取锁成功，再次检测redis中缓存是否存在（DoubleCheck），如果存在则无需重建缓存，防止堆积的线程全部请求数据库
            shopFromCache = getShopFromCache(cacheKey);
            // 判断缓存是否命中
            if (shopFromCache != null) {
                // 命中，直接返回
                return Result.ok(shopFromCache);
            }
            // 缓存未命中，从数据库中查询店铺数据
            shop = getById(id);
            // 查询数据库重建缓存延迟
            //Thread.sleep(200L);
            // 判断数据库是否存在店铺数据
            if (shop == null) {
                // 数据库中不存在，将空值写入redis，解决缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 返回错误信息
                return Result.fail("店铺不存在");
            }
            // 数据库中存在，重建缓存，并返回店铺数据
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 释放互斥锁
            unLock(lockKey);
        }
        return Result.ok(shop);
    }

    /**
     * 从缓存中查询店铺数据
     * @param cacheKey 商铺缓存key
     * @return 商铺详情数据
     */
    private Shop getShopFromCache(String cacheKey) {
        // 从redis中查询店铺数据
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        // 判断缓存是否命中
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 缓存命中，直接返回店铺数据
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        // 防止缓存穿透：判断缓存中命中的是否是空值（isNotBlank把null和空字符串给排除了）
        if ("".equals(shopJson)) {
            // 当前数据是空字符串（说明该数据是之前缓存的空对象），缓存命中空对象，返回null
            return null;
        }
        // 缓存未命中，返回null
        return null;
    }

    /**
     * 尝试获取锁，判断是否获取锁成功
     * setIfAbsent()：如果缺失不存在这个key，则可以set，返回true；存在key不能set，返回false。相当于setnx命令
     * @param lockKey 互斥锁的key
     * @return 是否获取到锁
     */
    private boolean tryLock(String lockKey) {
        // 原子命令：set lock value ex 10 nx
        Boolean isGetLock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        // 为了避免Boolean直接返回自动拆箱未null，用工具包将null和false都返回为false
        return BooleanUtil.isTrue(isGetLock);
    }

    /**
     * 释放互斥锁
     * @param lockKey 互斥锁的key
     */
    private void unLock(String lockKey) {
        if (BooleanUtil.isTrue(stringRedisTemplate.hasKey(lockKey))) {
            stringRedisTemplate.delete(lockKey);
        }
    }

    /**
     * 根据id查询商铺信息（利用缓存空值法解决缓存穿透）
     * @param id 商铺id
     * @return 商铺详情数据
     */
    private Result queryWithPassThrough(Long id) {
        // 从redis中查询店铺数据
        String cacheKey = CACHE_SHOP_KEY_PREFIX + id;
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        // 判断缓存是否命中
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 缓存命中，直接返回店铺数据
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        // 防止缓存穿透：缓存未命中，判断缓存中命中的是否是空值（isNotBlank把null和空字符串给排除了）
        if ("".equals(shopJson)) {
            // 当前数据是空字符串（说明该数据是之前缓存的空对象），返回失败信息
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        // 缓存未命中，从数据库中查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        // 判断数据库是否存在店铺数据
        if (shop == null) {
            // 数据库中不存在，将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 返回失败信息
            return Result.fail("店铺不存在");
        }
        // 数据库中存在，重建缓存，并返回店铺数据
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return Result.ok(shop);
    }

    /**
     * 更新商铺信息（写操作，先更新数据库，再删除缓存）
     * @param shop 商铺数据
     * @return 无
     */
    @Override
    @Transactional
    public Result updateShopById(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        // 更新数据库
        updateById(shop);
        // 删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY_PREFIX + id);
        return Result.ok();
    }
}
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